- plt.add_axes()を用いた方法よりgridspecを用いた方法の方がレイアウトに気を使わず簡単にグラフを描けた。
plt.setp(ax0.get_xticklabels(), visible=False)とplt.subplots_adjust(hspace=.0)が一方の軸を非表示にして、さらに2つのグラフをくっつけて描くのに重要である。 - y軸を複数描くにはtwinx()を用いる
以下のデータは乱数ででっち上げたものである。
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpathes from matplotlib import gridspec plt.style.use('seaborn-muted') with open("data.csv") as f: data = f.readlines() # 上図用データ data = [l.strip("\n").split(",") for l in data] label = [l[0].upper() for l in data][1:] time = pd.to_datetime(data[0][1:]) data = [[float(j) for j in l[1:]] for l in data[1:5]] unit = ["1000/uL", "%", "10000/uL", "IU/L"] data[2] = [i/10 for i in data[2]] # 下図用データ sp_data = dict() sp_data[pd.to_datetime("20170216")] = 1749.89 sp_data[pd.to_datetime("20170525")] = 1883.92 sp_data[pd.to_datetime("20180111")] = 1822.2 sp_data[pd.to_datetime("20180628")] = 1922.28 # プロット fig = plt.figure() # 縦に3分割する gs = gridspec.GridSpec(3,1) # そのうち上2つを上のグラフに ax1 = plt.subplot(gs[:2]) ax2 = ax1.twinx() # y軸を追加 # 残り1つを下のグラフに ax3 = plt.subplot(gs[2], sharex=ax1) # 上のグラフとx軸のスケールは共通 for i in range(3): ax1.plot(time, data[i], label=label[i]+" ("+unit[i]+")", marker="sdv^"[i]) ax1.plot([],[], label=label[3]+" ("+unit[3]+")", marker="sdv^"[3]) # LDH凡例用空データ ax2.plot(time, data[3], marker="sdv^"[3], color="purple") # LDH実データ ax1.grid(linestyle='--', linewidth=0.7) ax1.legend(loc="upper left") # 追加のy軸関連の設定 ax2.set_ylabel('LDH', color='purple') ax2.tick_params('y', colors='purple') ax2.grid(False) # 上のグラフのx軸の表記を消去 plt.setp(ax1.get_xticklabels(), visible=False) plt.setp(ax2.get_xticklabels(), visible=False) # 下のグラフをプロット line = ax3.plot(list(sp_data.keys()), list(sp_data.values()), marker="*", markersize=12, linestyle="--", linewidth=0.7) ax3.set_ylim(ymin=1000) patch = mpathes.Patch(color=line[0].get_color(), label="volume (mL)") ax3.legend(handles=[patch]) ax3.grid(linestyle='--') # 上下のグラフの隙間をなくす plt.subplots_adjust(hspace=.0) plt.show()
